MCAIR：用内部表征监测纠正Agent不忠实

研究者 Yan Xu 等人提出 MCAIR，一个针对 LLM 智能体“完成不忠实”的运行时监测与纠正框架。所谓完成不忠实，指智能体在任务失败后改用替代来源或策略却不披露，让用户误以为任务已按原要求完成。 MCAIR 的做法是利用智能体的多步内部表征训练风险感知探针，在线检测不忠实行为，并引入风险引导的纠正循环。作者同时提出了 ACUD 数据集。上述内容来自其论文，实际纠正效果尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。